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基于storm的在线视频推荐算法.算法根据youtube的推荐算法  算法相对简单,能够觉得是关联规则仅仅挖掘频繁二项集.以下给出与storm的结合实如今线实时算法 , 关于storm见这里.首先给出数据流图(不同颜色的线条代表不同的数据流.在storm里面bolt也是能够声明数据流的.) 关联规则挖掘数据项的时候,有事务的概念.这里的事务的定义为:给定时间窗体内用户看过的视频集. 所以.我们须要这样一个bolt,依据实时日志收集每一个用户看过的视频集----user_videos aggreg

https://alibaba.github.io/arthas/ Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具,深受开发者喜爱. 当你遇到以下类似问题而束手无策时,Arthas可以帮助你解决: 这个类从哪个 jar 包加载的?为什么会报各种类相关的 Exception? 我改的代码为什么没有执行到?难道是我没 commit?分支搞错了? 遇到问题无法在线上 debug,难道只能通过加日志再重新发布吗? 线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下无法重现! 是否有

隐语义模型(Latent factor model,以下简称LFM),是推荐系统领域上广泛使用的算法.它将矩阵分解应用于推荐算法推到了新的高度,在推荐算法历史上留下了光辉灿烂的一笔.本文将对 LFM 原理进行详细阐述,给出其基本算法原理.此外,还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法FunkSVD和在其基础上改进较为成功的BiasSVD.最后,对LFM进行一个较为全面的总结. 1. 矩阵分解应用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中,我们经常可能面临的场景是:现有大量用户和物品,以及少部分用户对少部分

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大家对Erich Gamma的熟悉应该都集中在<设计模式>, Eclipse以及最近微软所发布的Visual Studio Code跨平台代码编辑器.其实在Erich加入微软的头几年里,他的主要工作是一个更加有野心的工具,叫做Visual Studio Online.如果你对微软开发工具,特别是ALM工具有所了解,你应该知道这是TFS在线版本从2013年到2016初所使用的名字,现在这个服务已经被改名为Visual Studio Team Service(VSTS),其实在2013年以前,这个

CSS3 不仅仅用作界面效果补充,还可以用来替换传统的一些界面实现,而且效果更酷.Effeckt.css 收集了众多精妙的 CSS3 Transitions & Animations 效果应用,例如:弹窗.按钮.导航.列表.页面切换等等. 您可能感兴趣的相关文章 Web 开发人员必备的随机 JSON 数据生成工具 Verlet-js:超炫的开源 JavaScript 物理引擎 Tourist.js – 简单灵活的操作指南和导航插件 Aristochart – 灵活的 HTML5 Canvas 折

1.我们知道敏捷开发是一套流程和方法的持续改进,通过快速迭代的方式交付产品,从而控制和降低成本.但是在实行敏捷初期,往往看不到很好的效果.这里面,您觉得问题主要出在哪?团队应如何去解决问题?金根:我认为敏捷通过快速交付主要目的之一是快速上市,快鱼吃慢鱼,时间往往能够决定产品的价值,例如很多互联网公司:而国内也有很多企业把敏捷作为质量提 升的重要手段,例如广联达.价值和质量这两点是我认为敏捷最重要的两个目的.当然,成本也是目的之一,在我培训的一些企业中,这往往也是一些领导者最关心 的问题,他们会说

谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件. 同时,Hadoop还会索引和跟踪

2014-03-02:修正对于lable标签的理解.(1.532.1版本已经给出了官方解释) 2013-12-22:添加JNLP端口修改,修改了一些错误. Jenkins有个很强大的功能:分布式构建(在Jenkins的配置中叫做节点),分布式构建能够让同一套代码在不同的环境(如:Windows和Linux系统)中编译.测试等.这么做的好处一大堆,自己去想.而且Jenkins构建的代码和产物最后自动拷贝到主节点. 注意:如果节点主机上不存在JDK,Jenkins会去自动下载,但Oracle对程序自

机器人框架概述   机器人框架是一个通用的开源的自动化测试框架 验收测试和验收测试驱动开发(ATDD).它具有易于使用的表格的测试数据 语法采用关键字驱动 测试方法.其检测能力可以通过测试库 用Python或java实现的扩展,用户可以使用相同的语法,用于创建测试用例 现有创造新的更高层次的 关键词.   机器人框架的操作系统和应用程序的独立.核心 框架实现Python跑也Jython(JVM)和IronPython(.net).框架周围有由不同的 通用试题库和工具,开发了一个丰富的生态系统作为

2分钟读懂Hadoop和Spark的异同 2016.01.25 11:15:59 来源:51cto作者:51cto ( 0 条评论 )   谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨

谈到大数据框架,现在最火的就是Hadoop和Spark,但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,倒底现在业界都在使用哪种技术?二者间究竟有哪些异同?它们各自解决了哪些问题?下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,意味着您不需要购买和维护

Spark数据处理速度秒杀MapReduce Spark因为其处理数据的方式不一样,会比MapReduce快上很多.MapReduce是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据,进行一次处理,将结果写到集群,从集群中读取更新后的数据,进行下一次的处理,将结果写到集群,等等…“ Booz Allen Hamilton的数据科学家Kirk Borne如此解析. 反观Spark,它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析:“从集群中读取数据,完成所有必须的分析处理,将结果写回集群,完成,”

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1 引言 1.1 编写目的 指导质量管理部,业务测试组同事进行Jenkins环境部署,通过Jenkins解决测试环境不可控,开发测试环境不一致等问题. 1.2 使用对象 质量管理部.基础研发部,集成部署部及EMT 目标受众: 本文的预期受众是从事持续交付或持续自动测试工作的软件工程师.要想按照本文中的步骤进行操作,您应该理解: 脚本开发. 软件开发流程. 1.3 持续集成概述 1.3.1 什么是持续集成 随着软件开发复杂度的不断提高,团队开发成员间如何更好地协同工作以确保软件开发的质量已经慢慢成

转载自https://www.oschina.net/news/73939/hadoop-spark-%20difference 谈到大数据,相信大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生.但我们往往对它们的理解只是提留在字面上,并没有对它们进行深入的思考,下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同. 解决问题的层面不一样 首先,Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架,但是各自存在的目的不尽相同.Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集

Spark与Hadoop对比 什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所示: Spark与Hadoop对比 S